为什么WGAN中一开始鉴别器对于真实数据和生成数据的输出就重合了
时间: 2024-06-02 07:07:26 浏览: 24
这是因为Wasserstein距离是在空间中测量真实数据分布和生成数据分布之间的距离,而WGAN使用的是最小化距离,Wasserstein距离的值往往会收敛到0,使得鉴别器对于真实数据和生成数据的输出重合。此时,我们需要通过调整生成器和鉴别器的参数,让它们能够更好地区分真实数据和生成数据,从而使得Wasserstein距离不再收敛到0,来实现更好的生成效果。
相关问题
WGAN-GP 鉴别器
WGAN-GP中的鉴别器与WGAN中的鉴别器有一些区别。在WGAN中,鉴别器的梯度被限制在一个固定范围内,通过权重剪裁的方式实现。这意味着在每次更新完鉴别器参数后,会检查所有参数的绝对值是否超过一个阈值,并将超过阈值的参数剪裁到指定范围内。然而,这种权重剪裁会导致参数分布集中在最大和最小值之间,使得鉴别器倾向于学习简单的映射函数,从而降低了鉴别器的性能。
而在WGAN-GP中,引入了梯度惩罚(gradient penalty)来替代权重剪裁。梯度惩罚是通过在损失函数中添加一个梯度项来实现的,这个梯度项惩罚了鉴别器输出对输入样本的梯度。这样可以避免参数剪裁导致的问题,并且能够更好地保持梯度的连续性。梯度惩罚的引入使得WGAN-GP的鉴别器能够更好地学习样本的分布特征,提高了鉴别器的性能。
总结起来,WGAN-GP中的鉴别器通过梯度惩罚来提高性能,而不是使用权重剪裁。这种改进使得鉴别器能够更好地学习样本的分布特征,从而提高了生成对抗网络的性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [WGAN-GP解读分析](https://blog.csdn.net/weixin_46238823/article/details/129772669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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WGAN-GP训练mnist数据集损失为负是为什么
根据提供的引用内容,WGAN-GP是在WGAN的基础上增加了梯度惩罚项,可以更好地训练生成器和判别器。在实际训练中,GAN存在训练困难、生成样本缺乏多样性等问题。因此,如果在训练MNIST数据集时,损失为负数,可能是由于训练过程中出现了某些问题,例如学习率设置过高或过低、网络结构设计不合理等。此外,由于WGAN-GP是一种比较新的GAN变体,可能还存在一些未知的问题。
代码实现方面,可以参考引用中提供的论文和引用中的讨论,对代码进行调试和优化,以解决损失为负的问题。
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